浅谈公路交通量预测
2010-08-15辛润勤
辛润勤
交通量预测(traffic volume prognosis)指的是分析通过交通调查获得的资料,发现交通量增长的规律,并结合自然增长的趋势型交通量、道路行车条件改善引起的诱增交通量、转移交通量等,预测地区、路线或路段等未来交通量的工作。
1 交通量预测的作用
交通量预测是公路网规划、建设项目可行性研究的重要内容,也是确定公路建设项目的技术等级、工程设施规模以及经济评价的主要依据。可行性研究的核心内容技术论证与经济论证,是建立在可靠的交通量预测数据的基础上,只有有了准确交通量数据才能保证项目的技术标准、建设规模与成本、经济效益等,得到合理的安排、衡量和比较,是管理者进行决策的必要依据。如果交通量预测失误,就可能导致公路网规划、建设项目决策上的失误,进而造成重大经济损失。
2 交通量的构成
从交通量预测的定义看,交通量主要由自然增长的趋势型交通量、道路行车条件改善引起的诱增交通量、转移交通量等构成。
2.1 自然增长的趋势型交通量
随着社会经济发展、人均生活水平的提高、人均车辆持有量的增加等相关因素,其相关区域的交通量将跟随呈现出增长趋势,从而产生自然增长的趋势交通量。
2.2 道路行车条件改善引起的诱增交通量
公路项目的建成,将改善公路服务区域的交通条件,改善沿线地区投资环境,进一步促进地方社会经济发展,从而诱发潜在的交通需求,产生的交通量为诱增交通量。
2.3 转移交通量
由于新建公路的走向和连接,将改变原有路网与其他运输方式,以及预测期内其他新建运输方式对新建公路通道内交通量的吸引,即为吸引交通量。对于公路和其他运输方式的转移交通量的预测,目前国内尚无成熟的预测方法,常用的计算方法是转移率法。
3 交通量预测的方法
根据调查资料和工程项目的性质选用不同的预测方法,国内、外已提出的预测方法多达200种,但用于实际可操作的方法较少,如头脑风暴法、专家预测法、德尔菲(Delphi)法、生成率法、类别生成率法、增长率法、重力模型、动力学模型、弹性系数法、指数平滑法、回归分析法、时间序列法、联立方程法、弹性系数法等。许多新的预测方法也被迅速应用于交通领域,代表性的有遗传算法、模糊聚类分析法、灰色理论等。由于每一种预测方法都是在特定的环境为解决特定问题而提出的,因此每一种预测方法都有其局限性,各有优点与缺点,因而在使用前,必须按照一定的指导思想和方法,结合实际情况,才能正确的选择适当的预测方法。
4 预测过程中应注意的因素
4.1 公路建设项目的性质
交通量是社会经济活动的产物,因而每一个公路建设项目是根据不同需要或目的提出的。因此,在选择预测方法时,首先要了解项目的性质、目的和作用。如某地为解决某种矿产资源而提出新建的公路专线项目和由于地区发展导致某条公路交通量饱和而提出的改建或扩建公路项目,这两个项目的交通量预测工作所采取的方法是不同的:前者只需调查资源的未来产量与外运规划等情况;而后者就需要对项目影响地区的交通状况、经济发展和自然状况等进行调查和分析,较前者要复杂得多。
4.2 可用资料的多少
可用资料的多少即表示在预测工作中可能参考的信息量的多少。交通量预测是建立在对过去、现在和将来情况的了解和分析之上的,资料的充分与否是预测准确与否的一个主要制约因素。但实际工作中,由于资料的欠缺,特别是交通量等数据资料的缺乏,很难满足一些定量分析方法的要求,造成方法使用上的困难,因而为了选择和使用恰当的预测方法,就必须积极寻找更多、更充分的资料。
4.3 了解预测方法的特点
不同的预测方法各有局限性、优缺点和使用要求,只有了解了预测方法,才能选择和使用合适的预测方法,才能在预测的时候将不同的预测方法结合使用,扬长避短,进行综合预测,以保证预测的准确性。
4.4 预测的年限
一般来讲,1年及以内为短期预测,5年左右为中期预测,10年及以上则为长期预测。而对于预测来说,预测的时间越长,期间由于政策、区域经济的发展速度等相关因素的变化,其结果的准确性就不一样,一般来说,短期预测准确性较高,而长期预测准确性相对短期预测较差。
4.5 区域内新建公路与老路分担的比例
区域内新建公路与老路交通量分担的比例一般都在增加直至达到一个常数,而这个变化的比例是交通量预测产生误差的主要原因之一。
4.6 社会经济发展稳定的情况
一般在社会经济发展较稳定时,交通量发展情况也较稳定,其变化规律也较容易发现;而社会经济不稳定时,会导致交通发展的不稳定,从而研究其发展规律就十分的困难。所以在选择预测方法时,应对所处的社会经济环境有一个充分的认识。
5 结语
公路交通量预测准确与否,关系到(高速)公路建设项目可行性分析以及评价结论的准确性和有效性,从而影响管理者的决策准确性。应根据公路建设项目的性质、所在区域交通的实际情况、收集可用资料等,选择合适的预测方法,建立科学的预测模型,提高公路交通量预测的准确性,从而为管理者提供高准确性的决策依据。
[1] 王宝军.我国公路交通量预测失准原因分析[J].民营科技,2010(1):181.
[2] 陈凤军,过秀成.公路工程诱增与转移交通量预测方法初探[J].江苏交通工程,2001(1):55-57.
[3] 钟 强.基于BP神经网络的高速公路交通量预测[J].中国交通信息产业,2008(12):109-111.